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题名基于超像素与颜色背包算法的点画生成方法
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作者
李军
同乐
钮焱
王子壬
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机构
湖北工业大学
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第8期219-226,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61902116)
湖北省省级教研项目(2020454)。
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文摘
点画是图像风格化的重要分支之一,主要通过点的密度改变来表现出图像中色彩亮度的变化,是目前图像风格迁移领域的研究热点。常见的深度学习方法未能用于点画的主要原因在于点画维度低,损失函数难以构造。提出一种基于超像素和颜色背包算法选点的点画生成算法,该算法采用超像素预处理图像,采用基于K-means二分子聚类的颜色均值生成采样半径,泊松圆盘依据采样半径来生成点画的初始采样点,使用基于颜色背包算法的随机选点算法来提高局部SSIM值。实验证明,该算法在视觉效果和SSIM、PSNR评分等方面均优于现有方法,并且具有良好的实时性。
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关键词
点画
超像素
颜色背包算法
泊松圆盘采样
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Keywords
Stippling
Superpixel
color knapsack algorithm
Poisson disk sampling
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名蚁群算法在考试安排中的应用
被引量：12
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作者
张华
王秀坤
孙焘
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机构
大连理工大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
2003年第12期62-64,共3页
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文摘
蚁群算法是一种新的进化算法,目前的研究表明该算法具有许多优良的性质,它为组合优化等问题提供了新的思路。利用蚁群算法对考试课程安排这一实际问题进行求解。综合了图论中的着色和运筹学中的背包问题。通过实例的解决和分析,说明了该算法的优越性。
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关键词
考试安排
蚁群算法
进化算法
贪心算法
启发式算法
着色问题
图论
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Keywords
ant colony algorithm
coloring problem
knapsack problem
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分类号
G424.7
[文化科学—课程与教学论]
O242.23
[理学—计算数学]
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题名用改进蚁群算法制定电力线路检修计划
被引量：3
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作者
于宏涛
李丽霞
祝尚臻
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机构
沈阳工程学院自动控制工程系
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出处
《沈阳工程学院学报（自然科学版）》
2009年第1期44-46,共3页
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文摘
为提高制定电力线路检修计划的效率,结合图论中的图着色和背包问题,采用改进的蚁群算法对辽宁省电力有限公司的电力线路检修计划进行了制定.改进蚁群算法的核心是自适应动态调整路径上的信息素,信息素增量由小变大可增强局部搜索能力,再由大变小则增强全局搜索能力,如此循环变化,有利于算法能够跳离局部最优解.改进蚁群算法的优点是在求得满意解的基础上,提高了算法的速度.仿真实验结果表明,新算法的寻优效率优于基本的蚁群算法.
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关键词
蚁群算法
着色问题
背包问题
电力线路检修计划
制定
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Keywords
ant colony algorithm
coloring problem
knapsack problem
electric power line overhaul plan
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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